sysadarshsysadarsh/zerosweepZeroSweep：TypeSafe Jev トリアージエンジンとベンチマーク
TypeSafe AIのJev System Oneモデルを搭載した自律型トリアージエンジンとベンチマークであり、校正された信頼度で高速なメール分類を実証します。
200
OPEN SOURCE · CURATED REPOSITORIES
Jev GitHubプロジェクト.
Curated Jev SDKs, tools, demos, integrations, benchmarks, and research projects. Repository metrics come from GitHub; titles, summaries, and categories are editorial.
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sysadarshsysadarsh/zerosweep
JevalsJevals/jevals-dataJevals データ: TypeSafe Jev の独立ベンチマーク
TypeSafe AI の Jev（System One モデル）と複数の LLM を、判定タスクにおける決定スコア、精度、キャリブレーション、コスト、遅延で比較する独立したベンチマークデータ。
100CC-BY-4.0
arifulislamatarifulislamat/jev-benchmarkJev ベンチマーク
OpenRouter の decisions エンドポイント経由で Jev (typesafe/jev-1.13) をベンチマークし、100 件のサポートチケットで構造化判断のコスト・レイテンシ・精度を Claude、GPT、Gemini と比較する。
000MIT
Sunwood-ai-labsSunwood-ai-labs/jevdashJevDash: System One
JevDashは、Pygameベースの2Dプラットフォーマーベンチマークで、Vercel AI Gateway統合によりTypeSafe AIのJevモデルをリアルタイム制御シナリオで評価します。
000MIT
planstack-aiplanstack-ai/jev-tetris-benchmarkJev テトリスベンチマーク
同一のボードでTypeSafe Jev / System OneとClaude Haikuを呼び出す再現可能なテトリス決定ベンチマーク。Vercel AI GatewayまたはTypeSafe API経由のJev Choice統合を示します。
000MIT
robokrunchrobokrunch/jev-physical-aiJev フィジカルAIベンチマーク
ロボット群とエッジハードウェア向けのTypeSafe Jevの実世界ベンチマーク。300回の測定済みAPI呼び出し、コスト分析、再現可能なスクリプトを含む。
200MIT
clduab11clduab11/jev-testJev-Test：TypeSafe Jev 意思決定モデルの事前登録ベンチマーク
TypeSafe Jevの信頼度スコアが2Bローカルモデルの検索・証拠・引用サポートを確実に判断できるかを検証する事前登録ベンチマーク。ハーネス、監査ツール、公開されたエンドツーエンド結果を含む。
100MIT
emretheusemretheus/jev-rag-benchmarkJev RAG ベンチマーク
TypeSafe Jev 1.13 向けの無料RAG再ランキング・意思決定層ベンチマーク。凍結候補プール、ペアブートストラップCI、較正を使用し、NVIDIAクロスエンコーダーおよび再ランキングなしベースラインと比較。
000MIT
PsiACEPsiACE/dohnutsDohnuts：Jevと比較した小型マルチモーダル意思決定モデル
このプロジェクトは直接意思決定のための小型マルチモーダルモデルを構築し、モデルカードでTypeSafe JevやLayaと比較評価しています。
2430Apache-2.0
instax-duttainstax-dutta/sysone-benchsysone-bench：Jev と Laya のベンチマーク
バイト単位で同一の入力におけるSystem One決定モデルLayaとJevの最初の独立した直接比較ベンチマークで、精度、ECE、ゲーティング、遅延を報告します。
410MIT
EnesDemir143EnesDemir143/jev-laya-benchmarkJev vs Laya ベンチマーク
構造化された課題分類におけるTypeSafe JevとLaya-MLXのローカルベンチマーク。Jev APIとNoulスコアを使用。
100
DililianxiceDililianxice/jev-inner-speech-bciJev × 内言 BCI ベンチマーク
Jev を皮質内内言 BCI デコードの意味的先行として評価する再現可能なベンチマーク。合成対話での Jev の入力効率向上と公開データでの神経デコード限界を報告。
100MIT